[發明專利]基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法及系統在審
| 申請號: | 202210072049.2 | 申請日: | 2022-01-21 |
| 公開(公告)號: | CN114414659A | 公開(公告)日: | 2022-04-29 |
| 發明(設計)人: | 賈磊;騰飛宇;姜明順;張法業;張雷;隋青美 | 申請(專利權)人: | 山東大學 |
| 主分類號: | G01N29/04 | 分類號: | G01N29/04;G01N29/46 |
| 代理公司: | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人: | 祖之強 |
| 地址: | 250061 山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 頻率 融合 非線性 超聲 導波 損傷 識別 方法 系統 | ||
1.一種基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法,其特征在于:
包括以下過程:
獲取目標檢測區域最佳激勵頻率;
根據最佳激勵頻率,得到最佳頻率正負區間內對稱的多個頻率作為激勵頻率時的響應信號;
根據各個響應信號的二次諧波和三次諧波,得到每個激勵頻率對應的非線性損傷指數;
使用概率檢驗重建成像方法得到各個激勵頻率的概率圖;
將所有的概率圖像疊加,得到最終成像結果,以最終成像結果中概率最大的點為損傷定位點。
2.如權利要求1所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法,其特征在于:
最佳頻率正負區間為以最佳激勵頻率為中心上下各包括多個頻率的等距區間。
3.如權利要求1所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法,其特征在于:
使用概率檢驗重建成像方法得到各個激勵頻率的概率圖,包括:
對任一個激勵頻率;
第i條路經的損傷特征由某點影響的概率為第i條路經的非線性損傷指數與第i條路經的此點概率分布函數的乘積;
計算所有路徑的損傷特征由某點影響的總概率為各條路徑的概率之和;
將總概率歸一化并繪制圖像,此點的值為總概率值。
4.如權利要求3所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法,其特征在于:
非線性損傷指數為基于二次諧波的非線性特征參數與基于三次諧波的非線性特征參數加和的均值。
5.如權利要求4所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法,其特征在于:
二次諧波非線性特征參數為二次諧波幅值與響應信號的基波幅值的平方的比值。
6.如權利要求4所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法,其特征在于:
三次諧波非線性特征參數為三次諧波幅值與響應信號的基波幅值的平方的比值。
7.如權利要求1所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法,其特征在于:
最佳激勵頻率的獲取,包括:
在每條路徑中激勵一個從低頻到高頻的掃頻信號并采集,得到網絡的平均響應信號,進行傅里葉變換,以能量最高的頻率為最佳激勵頻率。
8.一種基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別系統,其特征在于:
包括:
最佳激勵頻率獲取模塊,被配置為:獲取目標檢測區域最佳激勵頻率;
響應信號獲取模塊,被配置為:根據最佳激勵頻率,得到最佳頻率正負區間內對稱的多個頻率作為激勵頻率時的響應信號;
非線性損傷指數獲取模塊,被配置為:根據各個響應信號的二次諧波和三次諧波,得到每個激勵頻率對應的非線性損傷指數;
概率圖生成模塊,被配置為:使用概率檢驗重建成像方法得到各個激勵頻率的概率圖;
概率圖疊加模塊,被配置為:將所有的概率圖像疊加,得到最終成像結果,以最終成像結果中概率最大的點為損傷定位點。
9.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有程序,其特征在于,該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法中的步驟。
10.一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的程序,其特征在于,所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7任一項所述的基于頻率融合的非線性超聲導波無參損傷識別方法中的步驟。
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